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由 Tech Soft 3D 主办、慧都科技协办的「HOOPS AI 技术峰会」已于昨日圆满落幕。本次会议内容充实、技术前瞻，吸引了逾200位来自3D应用软件、人工智能及先进制造等领域的专业人士踊跃参与，引发了业界广泛关注与高度评价。
本次峰会由Tech Soft 3D大中华区经理祖文全主持，峰会围绕着全新的HOOPS AI框架展开，这是一个旨在解决3D工程数据在机器学习应用中“最后一公里”问题的基础设施工具。
在AI/ML技术席卷全球的背景下，工程领域（CAE加速、机器人训练、创成式设计）对AI的需求日益迫切。然而3D CAD数据与主流的Python数据科学生态系统之间存在着巨大的鸿沟，HOOPS AI正填补了这一空白，让开发者能够无缝地利用3D CAD数据训练机器学习模型，进一步AI技术赋能3D应用。
一、3D AI技术深度解析
峰会中深入剖析了3D数据处理面临的独特技术挑战。与文本、图像或视频等2D数据不同，3D CAD数据具有极高的复杂性。它不仅包含几何形状，还包含拓扑关系、元数据以及建模特征。对于神经网络而言，直接“理解”一个包含精确工程意图的3D模型远比识别一张图片要困难得多。此外，大规模的3D数据标注也是行业面临的一大痛点。
对边界表示（B-Rep）数据的支持也是其中的关键。虽然简单的三角网格（Mesh）易于处理，但它丢失了精确的工程特征，如完美的圆柱面、倒角参数等。HOOPS AI能够保留B-Rep数据中的精确工程意图，这对于工业级AI应用至关重要。
二、HOOPS AI SDK是什么？
HOOPS AI为开发工程师提供准备大型CAD数据集所需的工具，它通过访问并提取大型CAD模型的信息、清理数据集、编码转换数据，进而使机器学习模型能够进行学习。
HOOPS AI 是一个框架，它不是机器学习模型，也不是Chatgptn，它真正存在的目的是加速机器学习模型的开发。它是一个利用CAD数据，加速机器学习技术开发的框架；它旨在帮助使用CAD的开发人员和数据科学家，将CAD带入机器学习的世界。
HOOPS AI基于HOOPS Exchange的强大能力，能够读取和解析30+主流格式的3D CAD数据，比如CATIA V5、NX文件等等。通过Python接口，你可以提取几何、拓扑、装配树、PMI、属性等等信息。
同时，HOOPS AI还提供数据集准备（负责数据的清洗、标准化和特征提取）、CAD编码（将3D数据转换为可被机器学习算法接受的矩阵形式）、预构建的机器学习架构、流程管理器、存储系统和记录器以及一些必要的可视化工具。
三、HOOPS AI关键应用场景：快速构建高价值应用
峰会展示了三个令人印象深刻的现场演示，如通过几行Python代码，直接在数据科学常用的Jupyter环境中加载复杂的3D模型。系统自动提取了模型的拓扑结构，并将其可视化为节点和边组成的图形，直观展示了AI如何“看”懂3D模型的逻辑结构。
另外一个示例，通过输入一批未标记的工业零件，HOOPS AI辅助训练出的模型成功实现了对螺母、轴承、管接头等零件进行自动分类，并能高精度地检测具体的几何特征。证明了HOOPS AI技术的落地能力。
基于HOOPS AI框架，3D CAD相关的软件开发者可以快速构建多种高价值应用。
- 零件自动分类：帮助PDM/PLM系统自动整理海量历史数据，建立智能零部件库
- 智能特征识别：自动识别设计特征，为CAM或CAE网格划分提供语义信息
- 设计自动化：基于历史数据训练模型，辅助工程师进行设计检查或生成式设计探索
HOOPS AI的发布大大降低了工程AI应用的开发门槛，标志着3D CAD软件开发进入了一个新阶段，对于希望利用人工智能优化设计、制造流程的企业而言，HOOPS AI提供了一座连接传统CAD世界与现代AI技术的坚实桥梁。
作为 Tech Soft 3D 在中国区的核心战略合作伙伴，慧都科技深耕HOOPS生态逾十年，已为超过 300 家工业软件企业及数字化转型客户提供本地化技术支持与深度集成服务，业务广泛覆盖 CAD/CAM/CAE/BIM、数字孪生、工业仿真等关键领域。
Tech Soft 3D 与慧都科技诚挚邀请广大中国开发者共同探索3D CAD与人工智能融合的前沿应用，携手推动工程智能化的创新发展。
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